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本论文主要有3个重要的创新点，一个是积分图像，这个让计算加速；第二个是学习算法，基于adaboost，从大量数据中提取一小部分重要特征进行有效的分类；第三个是一个联级的分类器，快速移除背景区域，从而花费更多的去计算潜在的对象区域，该方法是
人脸Haar特征快速检测及其特征计算.Haar-like快速特征检测使用的特征矩形有如下几种类型：.对角线特征在原始的论文中没有使用。.特征值的计算方式如下：将黑色区域内的像素值的和减去白色像素内的和。.如下图：.即，将矩形区域内的紫色区域数字之和...
Viola原文Robustreal-timeObjectdetection中，提取4种haar特征为什么才4万多个？全部的应该有16万多…
②使用积分图（IntegralImage）对Haar-like特征求值进行加速。③使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。④使用筛选式级联把强分类器级联到一起，提高准确率。2.1Haar-like特征你是何方神圣？一看到Haar-like特征这
基于一般性物体检测和类Haar特征的行人检测研究.吴颖杰.【摘要】：作为计算机视觉领域的一个重要的领域,模式识别长期以来一直吸引着大量研究人员的目光。.而行人检测作为模式识别的一个极其重要的分支,在智能监控、自动驾驶、智能机器人等应用面起着...
3.6.3Haar特征Haar特征即Haar-like特征，又称Viola-Jones识别器，这是因为该特征提取算法是由当时在微软研究院工作的Viola与三菱电子实验室的Jones在2001年到2004年逐步改进并完善的。
障碍物对列车的正常运营构成了极大的安全隐患,钢轨识别是实现障碍物检测的关键步骤。钢轨识别算法需要能够快速有效地检测列车前方钢轨的位置,同时不能占用过多的计算资源,影响障碍物检测程序的运行速度。为解决上述问题,文中提出一种基于扩展Haar特征提取和DBSCAN密度
从上面的描述可以看出：早期的算子主要从信号处理的角度出发，而HOG和Haar开始考虑使用统计学方法提取有效特征。这也是90年代后期，统计学被引入CV界的直接结果。AlfrédHaar，1885~1933，匈牙利数学家。哥廷根大学博士，导师是DavidHilbert。Franz
本论文主要有3个重要的创新点，一个是积分图像，这个让计算加速；第二个是学习算法，基于adaboost，从大量数据中提取一小部分重要特征进行有效的分类；第三个是一个联级的分类器，快速移除背景区域，从而花费更多的去计算潜在的对象区域，该方法是
人脸Haar特征快速检测及其特征计算.Haar-like快速特征检测使用的特征矩形有如下几种类型：.对角线特征在原始的论文中没有使用。.特征值的计算方式如下：将黑色区域内的像素值的和减去白色像素内的和。.如下图：.即，将矩形区域内的紫色区域数字之和...
Viola原文Robustreal-timeObjectdetection中，提取4种haar特征为什么才4万多个？全部的应该有16万多…
②使用积分图（IntegralImage）对Haar-like特征求值进行加速。③使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。④使用筛选式级联把强分类器级联到一起，提高准确率。2.1Haar-like特征你是何方神圣？一看到Haar-like特征这
基于一般性物体检测和类Haar特征的行人检测研究.吴颖杰.【摘要】：作为计算机视觉领域的一个重要的领域,模式识别长期以来一直吸引着大量研究人员的目光。.而行人检测作为模式识别的一个极其重要的分支,在智能监控、自动驾驶、智能机器人等应用面起着...
3.6.3Haar特征Haar特征即Haar-like特征，又称Viola-Jones识别器，这是因为该特征提取算法是由当时在微软研究院工作的Viola与三菱电子实验室的Jones在2001年到2004年逐步改进并完善的。
障碍物对列车的正常运营构成了极大的安全隐患,钢轨识别是实现障碍物检测的关键步骤。钢轨识别算法需要能够快速有效地检测列车前方钢轨的位置,同时不能占用过多的计算资源,影响障碍物检测程序的运行速度。为解决上述问题,文中提出一种基于扩展Haar特征提取和DBSCAN密度
从上面的描述可以看出：早期的算子主要从信号处理的角度出发，而HOG和Haar开始考虑使用统计学方法提取有效特征。这也是90年代后期，统计学被引入CV界的直接结果。AlfrédHaar，1885~1933，匈牙利数学家。哥廷根大学博士，导师是DavidHilbert。Franz
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